JP2001228125A - Method and device for examining and identifying base - Google Patents

Method and device for examining and identifying base


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PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a method and device for automatically adjusting the operation parameter of a working machine important for an optimum machining process by use of the data obtained by recognizing the kind of a base to be machined just before or during drilling process or the like. SOLUTION: In this method for examining and identifying the kind of the base to be machined and setting at least one operation parameter used for the optimum preliminary adjustment of the working machine, a sensor 1 provided in relation to a tool 2 in the working machine such as hammer drill device and built therein is used to detect the impact wave generated or induced in the tool. At least one characteristic value (M1-M4) natural to the base is extracted from the measured impact wave signal, and the characteristic value is evaluated in a prescribed algorithm, thereby, the base is comparatively classified.



【0001】 [0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、施工対象の基盤を調査・同定すると共に、施工機械の最適な予備調整に用いる少なくとも1個の動作パラメータを設定する方法、 The present invention relates to a method as well as research and identification of infrastructure construction target, setting at least one operating parameter of the used optimal preconditioning construction machine,
並びに該方法を実施するための装置に関するものである。 And to an apparatus for carrying out the method.

【0002】 [0002]

【従来の技術】コンクリート、レンガ、タイル等の多様な材料を最適条件下で施工すると共に、これらの材料にアンカ用の孔を穿設するため、現在、個別的な材料に特化した各種の機器が使用されている。 BACKGROUND OF THE INVENTION Concrete, brick, a variety of materials such as tiles while construction under optimal conditions, for drilling the hole for the anchor to these materials, current, various specific to individual materials the equipment is being used. 種々の基盤をハンマドリル装置のような単一の器械だけを使用して加工可能とするためには、少なくとも衝撃周波数、単位衝撃エネルギ、回転速度等の各種パラメータを調整可能とする必要がある。 To only workable by using a single instrument, such as the various foundation a hammer drill device, at least the impact frequency, the unit impact energy, it is necessary to enable adjusting the various parameters, such as rotational speed. 更に、この種の施工機械の操作を容易化するため、少なくとも個別的なパラメータを自動的に調整可能とする場合には、基盤を事前に自動認識しておく必要がある。 Furthermore, in order to facilitate the operation of this type of construction machine, in the case of adjustable automatically at least discrete parameters, it is necessary to automatically recognize the base beforehand.

【0003】材料試験の領域では、幾つか材料特性を決定する様々な方法が公知である。 [0003] In the region of material testing are known various methods for determining several material properties. 例えば、土木・建築における非破壊材料試験については、文末の表3に列記した文献中、特に文献〔1〕、〔2〕を参照されたい。 For example, for non-destructive material testing in civil engineering and construction, in the literature listed in endnote in Table 3, in particular the literature [1], see [2]. 採鉱分野では、Aquila MiningSystems Ltd.(www.aquilal In the mining sector, Aquila MiningSystems Ltd. (www.aquilalによる非破壊試験法が既知であり、この方法では振動解析によって対象基盤の種類をリアルタイムで確定することができる。 Td.Com/aquila/aquila.Htm) are known nondestructive testing method is by, in this way it is possible to determine the type of the target base in real time by vibration analysis. この技術分野では、トルク、押圧力、回転速度、ドリル速度等のドリルパラメータを測定することにより、様々な種類の岩石を自動的に認識する方法が公知である(文献〔3〕参照)。 In this art, torque, pressure, rotational speed, by measuring the drilling parameters such as drilling speed is known automatically recognize how the different types of rocks (Reference [3]).

【0004】ドイツ特許第3518370号明細書に開示されている方法(文献〔4〕参照)においては,ドリル作業に際して衝撃波を制御する。 [0004] In the process disclosed in German Patent No. 3,518,370 (reference [4]), to control the shock wave during drilling. 測定した衝撃波と、 And the shock wave was measured,
これから得られるスペクトル、減衰特性、振幅値等の値を目標値と比較する。 Spectra obtained therefrom, the damping characteristics, it compares the value of such amplitude as the target value. 衝撃周波数、衝撃力、回転速度及び/又はせん断力等のパラメータの中、少なくとも一つのパラメータの調整値を変更することにより、目標値に対する測定値の偏差を最小化する。 Impact frequency, impact force, in a rotational speed and / or shearing force or the like of the parameters, by changing the adjustment value of the at least one parameter, to minimize the deviation of the measured values ​​with respect to the target value.

【0005】機械産業分野においては、可聴音解析により軸受等の損傷を認識する方法も公知である。 [0005] In the mechanical industry, also known how to recognize damage bearings or the like by audible sound analysis. 同様の方法は、品質管理面でタイルの検査等に応用される(文献〔5〕,〔6〕参照)。 Similar methods are applicable to tiles inspection by quality control (reference [5], [6]).

【0006】上述した従来技術は、本発明の解決しようとする課題に鑑み、下記の難点を抱えている: ‐ 材料試験に用いた方法はコスト高であり、特殊なテスト装置を必要とするのみならず自動化及び/又はオンライン化が不可能である。 [0006] prior art described above, in view of the problems to be solved by the present invention, are having difficulty following: - method used for material testing is costly, only requires special test equipment not without automation and / or online is impossible. ‐ 振動解析におけるセンサテストから明らかなように、例えば、手持ち式ハンマドリル装置装置において、 - As is apparent from the sensor test in vibration analysis, for example, in hand-held hammer drill unit device,
ハウジングの振動が不可避であるため、基盤の認識は不可能である。 Because the vibration of the housing is unavoidable, recognition of the substrate is not possible. 例えば、ドリル工具振動等の解析による認識が考えられるが、このような測定は、ここに記述する種類の施工機械、特に、ハンマドリル装置装置の場合、 For example, although recognition by analysis of drilling tool vibrations contemplated, such measurements here described type of construction machine, especially in the case of the hammer drill unit device,
極めて実現が困難である。 Extremely it is difficult to realize. ドリルパラメータの測定に基づく基盤の認識は、相互に大きく影響する既述の全パラメータが確定している場合にのみ適用可能である。 Recognition of base based on the measurement of the drill parameter is only applicable if all parameters described above a significant impact on one another is determined. 従って、極めて広範なセンサ技術が必要となる。 Therefore, it is necessary to very extensive sensor technology. 更に、その時々に使用されるドリルのような工具に大きく依存することとなる。 Furthermore, it will depend largely on the tool, such as a drill used from time to time.

【0007】 [0007]

【発明が解決しようとする課題】本発明の課題は、施工工程(ドリル工程等)の直前又は進行中に施工対象基盤の種類を認識することにより、得られたデータを活用し、最適な施工工程にとって重要な施工機械の動作パラメータを自動調整可能とする方法及び装置を提案することにある。 OBJECTS OF THE INVENTION It is an object of the present invention, by recognizing the type of construction target base immediately before or during the course of construction steps (drilling process, etc.), by utilizing the obtained data, the optimal construction It is to propose a method and a device for the automatic adjustable operating parameters of the important construction machines for process.

【0008】 [0008]

【課題を解決するための手段】この課題を解決するため、本発明は、施工対象の基盤を調査・同定する方法において、施工工程の前又は開始時及び進行中に、工具内に発生し又は誘起された衝撃波を検出すると共に、測定した衝撃波信号から少なくとも1個の基盤に固有の特性を抽出し、その特性をアルゴリズムによって評価することにより基盤を分類することを特徴とするものである。 Means for Solving the Problems] To solve this problem, the present invention provides a method for investigating and identifying the foundation construction object, before or at the beginning and during the course of the construction process, occurs in the tool or It detects the induced shock wave, to extract specific characteristics in at least one base from the measured shock wave signal, and characterized by classifying the foundation by evaluating its properties by the algorithm.

【0009】基盤は、縦波のアルゴリズム解析によって認識することができる。 [0009] foundation can be recognized by analysis of algorithms of the longitudinal wave. 縦波は、例えば、工具内で測定された直接衝撃波、あるいは工具又は基盤から反射した音波、特に、可聴音波である。 Longitudinal waves, for example, waves reflected from the direct shock wave measured in the tool or the tool or foundation, particularly audible sound waves.

【0010】より正確に評価するため、基盤の分類に際しては、施工機械に作用する少なくとも一つの外力(例えば押圧力)を、後続の信号処理においても併せて考慮する。 [0010] than to accurately assess, in the foundation classification, at least one external force acting on the construction machine (e.g., the pressing force), considered together even in subsequent signal processing.

【0011】衝撃波は、例えば、磁気弾性効果、歪みゲージ原理又は表面波原理に基くセンサによって測定可能である。 [0011] shock wave, for example, be measured by the sensor based on the magnetoelastic effect, strain gauges principle or surface wave principle. 特に、音波が空中音波である場合には、例えばマイクロフォンを使用して測定を行うものである。 In particular, when the sound wave is airborne sound waves, for example, it performs a measurement using the microphone.

【0012】以下に記述する特性の抽出において、測定された信号の減衰特性、スペクトル、エネルギ等の特性は、適切なアルゴリズムに基づいて算出される。 [0012] In the extraction of describing characteristics below, attenuation, spectral characteristics of the energy or the like of the measured signal is calculated based on the appropriate algorithm. これは、本発明の基本概念を制限することなく、幾つかの実施形態を例示して説明する。 This, without limiting the basic concept of the present invention, will be exemplified several embodiments. これらの特性に基き、どのような基盤を具体的な用途として分類するかについて判定する。 Based on these characteristics, it determines whether to classify what foundation as specific application. この判定に用いる補助値として、外部から作用する力、特に、作業者が及ぼす押圧力が併せて考慮される。 As an auxiliary value to be used for this determination, the force acting from the outside, in particular, be considered in conjunction pressing force exerted by the operator. 最も簡単なケースでは、この補助値又は付加値が信号群の正確な算出及び評価に適用される。 In the simplest case, the auxiliary value or additional value is applied to the exact calculation and evaluation of the signal group.

【0013】多くの特性が算出される場合には、それらの結果に重み付けを行って統合した上で総合判定を行うのが、基盤分類精度の向上の観点から有利である。 [0013] If the number of characteristics is calculated, that a comprehensive determination on that integrates by weighting on the results, it is advantageous from the point of view of improving the underlying classification accuracy. 更に、例えば、ファジー論理システム又はニューラルネットワークのような人工知能分野における処理プロセスも実行可能である。 Furthermore, for example, the treatment process on Artificial Intelligence, such as fuzzy logic systems or neural networks are also feasible. 下記の表1は、基盤及び使用工具(特に、ドリル)の認識に際して、信号を検出すると共に、 Table 1 below, base and using tools (in particular, a drill) upon recognition of, and detects the signal,
特性を抽出するための様々な可能性を示すものである。 It illustrates various possibilities for extracting characteristic.

【表1】 [Table 1]

【0014】 [0014]

【発明の実施の形態】以下、ハンマドリル装置を用いて施工対象基盤の種類を調査・同定すると共に、ドリル内の衝撃波の測定・解析に基いて使用が想定されるドリルを同定するための、図示の好適な実証済みの実施形態について更に具体的に説明する。 DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, the survey and identify the type of construction target base using a hammer drill apparatus, for identifying drill used is assumed on the basis of the measurement and analysis of the shock wave in the drill, shown more specifically described preferred proven embodiments.

【0015】本発明による実証済みの実施形態においては、4個の特性と一つの加重等価判定値とを算出することにより、基盤を同定可能とする。 [0015] In proven embodiment according to the present invention, by calculating the weighted equivalent determination value one and four characteristics, to allow identification of base.

【0016】図1に示すように、ハンマドリル装置3のドリル2内で衝撃波を測定するために、磁気弾性効果に準拠して作動するMEセンサ1を使用する(文献〔7〕 [0016] As shown in FIG. 1, in order to measure the shock waves in the drill 2 of the hammer drill unit 3, using the ME sensor 1 which operates in compliance with the magnetoelastic effect (Reference [7]
参照)。 reference). MEセンサ1は、ドリル2のシャフトを環状に包囲する。 ME sensor 1 surrounds the shaft drill 2 annularly. センサ1は、主要部分として、軟磁性材料で包囲された界磁巻線と、軟磁性被覆内に配置され、界磁巻線内でドリルシャフトを包囲するセンサコイルとから構成される。 Sensor 1, as an integral part, composed of a field winding surrounded by the soft magnetic material is disposed within the soft coating, a sensor coil that surrounds the drill shaft within the field winding. 本発明による方法を測定技術的に検証すれば、シャフト径10mmのドリル2に対し、シャフト径10.6mm、軸線方向寸法約18mmのセンサを使用する。 If verification of the process according to the invention measured technically, to drill a second shaft diameter 10 mm, using a shaft diameter 10.6 mm, the sensor in the axial direction dimension of about 18 mm. 界磁巻線の供給電流値は直流2Aとする。 Supply current of the field winding is a DC 2A. 界磁巻線は巻数390、素線直径0.5mm、オーム抵抗3. Field winding turns 390, wire diameter 0.5mm, ohmic resistance 3.
8Ωとする。 And 8Ω. 界磁巻線内に配置したセンサコイルについては、巻数540、素線直径0.13mm、コイル抵抗37Ωとする。 The sensor coil disposed in the field winding, the turns 540, strand diameter 0.13 mm, and coil resistance 37Omu.

【0017】特殊な形式のドリルについて、基盤の同定に要する特性の抽出に係る好適なアルゴリズムを以下に記述する。 [0017] For special form of drill describe preferred algorithm according to the extraction of the characteristics required for the identification of foundation below. 一般性を制約することなく、類推して論じることができる。 Without restricting the generality, it can be discussed by analogy. 異なるドリルは、ハンマドリル装置3における異なるパラメータ調整の使用と、最終判定を下す際のウェート及びファジールールとによってのみ区別されるからである。 Different drill is the use of different parameters adjustment in the hammer drill apparatus 3, because are distinguished only by the weights and fuzzy rules for making a final decision. 以下に説明する方法は、直径6mm、 The method described below, the diameter 6 mm,
長さ約170mmのドリルに対応するものである。 Which corresponds to the drill length of about 170 mm.

【0018】基盤を認識するため、本来のアルゴリズムに先だって、基盤同のための特性を抽出し、ドリルを認識することにより、ドリルに依存する動作パラメータの適正な予備調整を可能とする。 [0018] To recognize the foundation, prior to the original algorithm, it extracts characteristic for foundation same, by recognizing the drill to allow for proper preconditioning operating parameters that depend on the drill.

【0019】この実施形態に記述された全ての方式は、 [0019] All methods described in this embodiment,
各衝撃Eiの解析に基いている。 It is based on the analysis of each impact Ei. これらの衝撃は、例えば、1024のキー値に長さ設定した同期化されたウィンドウ内で観察される。 These impacts, for example, is observed in the window which is synchronized set length key values ​​1024. 衝撃Emのキー値はSm,i Key value of the impact Em is Sm, i
(i from (1.1024))として示される。 It is shown as (i from (1.1024)). ここで同期化とは、衝撃の開始がウィンドウの開始に対して常に同じ位置にあることを意味する。 Here synchronized with the start of the impact means that there always the same position relative to the start of the window.

【0020】ドリル型式を事前に算出するため、例えば、予め認識・分離された全ての単位衝撃のうち、特定の個数の初期キー値、例えば初めの256キー値の平均スペクトルを、次式〔数1〕で算出する: [0020] To calculate the drill type beforehand, for example, of all the units impact in advance recognized and separated, the initial key value of a particular number, the average spectrum of the 256 key value in the early example, the following formula [Formula calculated by 1]:

【数1】 [Number 1]

【0021】ここで、Fi=|FFT(Si,1..102 [0021] In this case, Fi = | FFT (Si, 1..102
4)|は単位衝撃の個別スペクトルである。 4) | is the discrete spectrum of the unit impact. 変数ωは、 The variable ω,
求めた周波数を記述する指数である。 It is an index that describes the frequency obtained. この平均スペクトルについては、例えば、所与の領域における局部最大値である三つの固有振動数で決定される。 This the average spectrum, for example, is determined by three natural frequency is a local maximum value in a given region. 二次及び三次の固有振動数に基き、スゲノ型ファジー制御アルゴリズムを用いて、ドリルの長さ及び直径を算出する。 Secondary and based on the three-order natural frequency, using the Sugeno type fuzzy control algorithm, to calculate the length and diameter of the drill. 以下、一層具体的に説明する。 It will be described below in more detail.

【0022】基盤の特性を算出する場合、応用可能な二つの平均値計算方式がある: 1. [0022] When calculating the properties of the base, there are two mean value calculation method which can be applied: 1. 各衝撃についての特性値に係る平均値の算出:ME Calculation of the average value of the characteristic value for each shock: ME
=Mean(M(Ei)) 2. = Mean (M (Ei)) 2. 各衝撃の時間領域で決定した平均値に係る特性の算出:ME=M(Mean(Ei)) Calculation of characteristic according to the average value determined in the time domain of each shock: ME = M (Mean (Ei))

【0023】以下、各特性について記述する数式では、 [0023] In the following, in a formula that describes each characteristic,
特記しない限り上記1の平均値計算方式を用いる。 Unless otherwise indicated use of the average value calculation method # 1 above.

【0024】第1の特性M1(以下,「FFT‐Mea [0024] The first characteristic M1 (hereinafter referred to as "FFT-Mea
n」と称する。 Referred to as n ". )は、エネルギ規準化スペクトルFen ), The energy normalized spectral Fen
の平均振幅として算出され、1024の走査ポイントに係る単位衝撃の高速フーリエ変換(FFT)を応用して確定する。 It is calculated as the average amplitude determined by applying the fast Fourier transform unit impact of the scanning point 1024 (FFT). 入力信号は、例えば、22次の線形位相とカットオフ周波数10KHzとするFIR‐フィルタを介し、FFT処理の前に高域フィルタにかけられる(文献〔10〕、FIR1章を参照)。 The input signal, for example, through the FIR- filter to 22-order linear phase and cut-off frequency 10 KHz, is subjected to a high-pass filter before the FFT processing (literature [10], see chapter FIR1). 特性M1は、次式〔数2〕によって求める: Characteristics M1 is obtained by the following equation [Equation 2]:

【数2】 [Number 2] ここに、Fは実際の単位衝撃のFFT‐スペクトルである。 Here, F is a FFT- spectrum of actual units shock.

【0025】エネルギ規準化スペクトルFen(i) [0025] The energy normalized spectral Fen (i)
は、次式〔数3〕によって算出される: It is calculated using the following formula Formula 3:

【数3】 [Number 3] この特性M1では、上記2の平均値計算方式が用いられる。 This characteristic M1, the average value calculation method of the two is used.

【0026】第2の特性M2については、衝撃の開始と共に始まるn個のサンプルをそれぞれ考察する。 [0026] For the second characteristic M2, consider each n samples a beginning with the start of the impact. 例えば、前記の6/17‐ドリルではn=15であり、これは短時間ウィンドウ0.15msに相当する。 For example, in the 6/17-drill is n = 15, which corresponds to a short time window 0.15 ms. この短時間信号に対し、自己回帰モデル(ARモデル)の算出によってスペクトル評価を実行する。 For this short signal, performing spectral evaluated by calculation of the autoregressive model (AR model). 使用されたARモデルは次数0=5であり、ブルクに由来する反復プロセス(ブルク反復プロセス)を利用して算出する(文献〔8〕、 AR model used is the order 0 = 5, is calculated by using an iterative process from Burg (Burg iterative process) (Reference [8],

〔9〕、Matlab関数:ARの章を参照)。 [9], Matlab function: refer to the chapter of AR). その算出結果は、帰納的フィルタのフィルタ係数である。 The calculation result is a filter coefficient of the recursive filter. 対応するスペクトルFARは、例えば、128のポイントについて決定する(文献〔8〕、 Corresponding spectral FAR, for example, to determine the 128 points (literature [8],

〔9〕、Matl [9], Matl
ab関数:TH2FFの章を参照)。 ab function: refer to the chapter of TH2FF). このスペクトルから、例えば、6/17‐ドリルに係る4〜14KHzのドリル固有周波数領域で、最大振幅に達する周波数fmを探索する。 From this spectrum, for example, drilling the natural frequency region of 4~14KHz according to 6/17-drill, to search for a frequency fm to reach the maximum amplitude.

【0027】この最大値については、下記の四つの特性係数が考慮される: 1. [0027] This maximum is four characteristic coefficient following are considered: 1. 振幅:FAR(fm) 2. Amplitude: FAR (fm) 2. 周波数:fm 3. Frequency: fm 3. 次式〔数4〕で定義された減衰量:D Defined attenuation by: [Equation 4]: D

【数4】 [Number 4] 4. 4. 周波数と振幅との線形結合⇒複合関数CO: Linear combination of the frequency and amplitude ⇒ complex function CO:

【数5】 [Number 5]

【0028】それぞれのドリル型式に応じて、最適な特性係数を選択する。 [0028] Depending on the respective drill type, to select the optimum characteristic coefficient. 各形式のドリルについて、それぞれの組合せが予め定義され、かつ、基準データに最適化することにより決定される。 For drills each type, each combination is defined in advance, and is determined by optimizing the reference data. ここで考察する6/17‐ドリルの場合、複合変数“4”でパラメータa=1/1 For 6/17-drill considered here, the parameter a = 1/1 by a complex variable "4"
5,b=13/1500,c=‐265/3である。 5, a b = 13/1500, c = -265 / 3. 第2の特性は次式〔数6〕から求める: The second characteristic is obtained from the following equation [6]:

【数6】 [6]

【0029】上記から明らかなように、特性M2はARスペクトル減衰特性と称することもできる。 As is apparent from the above, the characteristics M2 may also be referred to as AR spectral attenuation characteristics.

【0030】上記の特性M2に係る決定方法と同様、第3の特性3についてもARモデルを使用する。 [0030] Similar to the determination method according to the above characteristics M2, using the AR model for the third characteristic 3. しかしながら、ここでは他のパラメータと他の反復スキームを選択する:次数は5、入力信号は22試料(サンプル)の長さとし、前進・後退法(forward‐backward‐approac However, here, select other parameters and other iterative scheme: orders 5, the input signal is long Satoshi of 22 samples (sample), the forward-backward method (forward-backward-approac
h)を利用する。 To use the h). 即ち、独立変数“fb”を伴うARの関数である(文献〔8〕, That is a function of the AR with independent variable "fb" (Reference [8],

〔9〕、Metlab関数: [9], Metlab function:
TH2FFの章を参照)。 Refer to the chapter of TH2FF). この場合も、結果として、関連した帰納的フィルタのフィルタ係数aiを求めることができる。 Again, as a result, it is possible to determine the filter coefficients ai of the recursive filters associated. これらの係数からフィルタの極Piを算出し、Sレベル(log)に移行すると共に共役の複素極対を求める。 Calculating the pole Pi of the filter from these coefficients, we obtain the conjugate of the complex pole pair with the process proceeds to S level (log). これらの共役複素極対のうち、正の周波数に相当する極を考慮し、それぞれの減衰(実数部分)に応じて選別する。 Of these conjugated complex pole pairs, considering pole corresponding to the positive frequency, sorted according to the respective attenuation (real part). 最少の減衰Pmとする極については、 For poles with minimum attenuation Pm,
その極が、当該ドリルに関して求められたインターバル〔f−△f、f+△f〕内に位置するか否かを調べる。 Its poles, examine whether located on the obtained interval [f- △ f, f + △ f] in respect the drill.
このインターバルは、当初に実行した特性の抽出に依存し、それぞれのドリル型式(この場合には、6/17‐ This interval is dependent on the extraction of characteristics was performed originally, when each drill type (this is 6/17
ドリル型式が認識されている)について、特性M3に係るf=10kHz及び△f=5kHzによって決定される。 For drill type is recognized), as determined by according to the characteristics M3 f = 10 kHz and △ f = 5 kHz. この条件を極が充足すれば、第3の特性M3の値(AR係数減衰値とも称する。)は極の減衰値に等しくなる M3=Re(Pm) (7) この条件を極が充足しない場合、当該する実際の単位衝撃は、基礎とした第1の平均化プロセスでは考慮されない。 If this condition poles satisfied, (also referred to as AR coefficient attenuation values.) The value of the third property M3 equals M3 = Re (Pm) (7) to the pole of attenuation value if this condition electrodes are not satisfied , actual units impact of the are not taken into account in the first averaging processes based.

【0031】衝撃波の様々な強さの反射を第4の特性M The reflection of various strengths of the shock wave fourth characteristic M
4として用いるために、信号siの時間領域における跳躍レベルを解析する。 For use as a 4 analyzes the jumping level in the time domain of the signal si. ここで決定的なのは、第1及び第2のプラス最大値P1、P2及び両方の最大値間の差異である(図3参照)。 Here the decisive is the difference between the first and second positive maximum value P1, P2 and both of the maximum value (see FIG. 3).

【数7】 [Equation 7] ここに、j∈1.2は最大値の個数、ajは走査インターバルの開始、ejは走査インターバルの終了を示す。 Here, J∈1.2 the number of maximum values, aj is the start of the scanning interval, ej represents the end of the scan interval.
走査周波数が100kHzであれば、対(s、e)には(4.6)と(6.10)を代入する。 If the scanning frequency is 100kHz, the pair (s, e) substitutes and (4.6) (6.10). 時間領域での跳躍レベルとも称する第4の特性は、次式〔数8〕から求める Fourth characteristic called jumping Level of the time domain is obtained from the following equation [Equation 8]

【数8】 [Equation 8] 特性Mi(例えば、i=1,2,3,4)を評価するに先立ち、使用者が施工機械に及ぼす押圧力に応じて補正を施すのが有利である。 Characteristics Mi (e.g., i = 1, 2, 3, 4) prior to assessing, it is advantageous to apply a correction in response to the pressing force by the user on the construction machine. この補正は次式〔数9〕によって行われる。 This correction is performed by the following equation [Equation 9].

【数9】 [Equation 9] ここに、Bは認識されたドリルの指数、Pは平均押圧力である。 Here, B is the index of the recognized drill, P is the average pressure. この補正は、押圧力pが特性Miに及ぼす影響を消去することにより、調査すべき材料の影響だけを残す点で有利である。 This correction, by erasing the effect of pressing force p on the characteristics Mi, the advantage to leave only the influence of the material to be investigated. 簡略化して示すために、以下、個々の特性を再びMiとする。 To illustrate a simplified, less again and Mi individual characteristics. ここでは、補正後の特性Mi Here, the corrected characteristic Mi
を意味するものとする。 It is intended to mean.

【0032】実例として調査した6/17‐ドリルの場合、次式〔数10〕で定義される補正関数を基礎とする: In the case of 6/17-drill surveyed illustratively, it is based correction function defined by the following equation [Equation 10]:

【数10】 [Number 10]

【0033】補正関数の形式および係数は、参照データから最適化によって求めた。 The form and coefficients of the correction function was determined by optimizing the reference data.

【0034】ここに掲げた指数は、特性Miに関係して使用した、例えば、“1=FFT‐Mean”に相当する。 The index listed here were used in relation to the characteristics Mi, for example, corresponds to "1 = FFT-Mean". ドリル指数B(6/17=1,8/17=2,10 Drill Index B (6/17 = 1,8 / 17 = 2,10
/17=3,等々)は、この実施形態では常に固定されているため、(6/17‐ドリル)と省略して示す。 / 17 = 3, etc.), because they are always fixed in this embodiment are not illustrated (6/17-drill). p
に依存する関数は、値領域の変位にのみ関するものであるため、これらの特性に係る材料限界は0となる。 Depends on the function, since they are related only to the displacement value area, material limit according to these characteristics is zero. 材料限界“0”とは、全ての特性値が、コンクリートでは0 The material limit "0", all the characteristic values, 0 in concrete
より小さく、レンガでは0より大きいことを意味する。 Smaller, the bricks means that greater than 0.

【0035】確定した特性値Miを用いて、直ちにファジー・システムによる重み付け判定を行う。 [0035] Using the determined characteristic values ​​Mi, immediately performing weighting determination by fuzzy system.

【0036】各特性Miを結合する場合、ファジー推論システムはスゲノ方式に基いて応用される。 [0036] When combining the characteristics Mi, fuzzy inference system is applied based on Sugeno type. 以下に説明するように、重み付け判定は推論技術における特殊なケースである。 As described below, the weighting decision is a special case in the reasoning techniques. 通常、スゲノ型ファジー制御システム(文献〔11〕、〔12〕参照)は、次式〔数11〕のルールから構築される。 Usually, Sugeno type fuzzy control system (literature [11], [12] the reference) is constructed from a rule of the following formula [Formula 11].

【数11】R i , w i : xjがA j iであり、… x kがA k iであれば u 1 =p 0 i + p j i x j + … + p k i x kここに、 Aj: 帰属関数によって決定した鋭敏でない概算量 xj: 鋭敏な入力値=特性値Mj pj: xjに対するパラメータ加重 uj: i番目のルールの出力値 wj: 判定値の算出に際してのi番目のルールにおけるウェート [Number 11] R i, w i: xj is A j i, ... if x k is A k i u 1 = p 0 i + p j i x j + ... + p k i x k here , Aj: amount approximating not keen determined by membership functions xj: at i-th rule when calculating the determination value: sharp input value = characteristic value Mj pj: parameter weights uj for xj: output value of the i-th rule wj weights

【0037】この推論システムの出力は、次式〔数1 The output of this reasoning system, the following formula [number 1
2〕によって求める: Determined by 2]:

【数12】 [Number 12] ここで、μiはi番目の必要条件の充足度を示している。 Here, .mu.i indicates the fullness of the i-th requirements. この充足度は、使用されたTルール、即ち、各条件の結合 x =A j iに基いて算出される。 The satisfaction degree is, T rules used, i.e., is calculated based on the binding x j = A j i of each condition.

【数13】 [Number 13] ここに、a i は、ファジー・セットA i を示す帰属関数である。 Here, a i j is a membership function showing the fuzzy set A i j.

【0038】Tルールとしては代数積を選択することができる。 [0038] as T rule can be selected algebraic product is. 代案として、例えば、いわゆるMin関数を用いることも可能である。 Alternatively, for example, it is also possible to use so-called Min function.

【0039】具体的な実施形態においては、下記の簡略化された数式〔数14〕を適用することが可能である。 [0039] In a specific embodiment, it is possible to apply the formula [number 14] a simplified below.

【数14】 R i , w i : x がA iであれば、u 1 =1 ここで、ファジー・セットA 1 iは図2に示す一次関数を個別的に再現する。 Equation 14] R i, w i: x 1 is if A 1 i, u 1 = 1, where the fuzzy set A 1 i is reproduced individually a linear function shown in FIG.

【0040】これらのファジー・セットは、パラメータt1とパラメータt2を示すことによって定義される。 [0040] These fuzzy sets are defined by indicating the parameters t1 and a parameter t2.
パラメータのオリエンテーション0によって、左0(オリエンテーション0)及び右1(オリエンテーション1)あるいは左1又は右0(オリエンテーション‐1) The orientation 0 of the parameter, the left 0 (orientation 0), and the right 1 (Orientation 1) or left 1 or right 0 (orientation -1)
とするファジー・セットを記述するか否かを決めることができる。 The fuzzy set to be to be able to decide whether or not to write.

【0041】出力値については、この特殊な形態で次式〔数15〕が成立する: [0041] For the output values, the following equation in a specialized form [Expression 15] is satisfied:

【数15】 [Number 15]

【0042】最終的な判定は、図2の実施形態に示すように、単純なしきい値の応答に基づいて実行される。 The final determination, as illustrated in the embodiment of FIG. 2 is executed based on the response of a simple threshold. u<tB⇒“基盤材料はコンクリート” u≧tB⇒“基盤材料はレンガ” しきい値tBは、認識されたドリルに依存し、ここで実施例とした6/17‐ドリルについては0.5となる。 u <tB⇒ "base material Concrete" u ≧ tB⇒ "base material bricks" threshold tB is dependent on the recognized drill, for 6/17-drill as Example here 0.5 to become.
この具体的なケースでは、下記の表2に掲げるパラメータを投入することができる: In this specific case, it is possible to put the parameters listed in Table 2 below:

【表2】 [Table 2]

【0043】なお、この明細書で引用した参考文献は、 [0043] In addition, the references cited in this specification,
次表〔表3〕に列記したとおりである。 It is as listed in the following table Table 3.

【表3】 [Table 3]


【図1】 本発明による基盤の測定・同定原理を示す基本構成図である。 1 is a basic configuration diagram showing a measurement and identification principles of the foundation according to the invention.

【図2】 オリエンテーション1を有するファジー・セットAiを示すグラフである。 2 is a graph showing the fuzzy set Ai with orientation 1.

【図3】 工具内の衝撃波の相対反射強度を示す時間・ [Figure 3] time indicating the relative reflection intensity of the shock wave in the tool-
振幅線図である。 It is an amplitude diagram.


1 センサ 2 ドリル 3 施工機械 1 sensor 2 drill 3 construction machinery

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ハンス ボェーニ スイス国 9470 ブックス/エス・ゲー アム・ローグナー 9 (72)発明者 ハラルド シュミッツァー オーストリア国 6800 フェルトキルヒ・ ノーフェルス シュタインタイルヴェーク 35アー ────────────────────────────────────────────────── ─── of the front page continued (72) inventor Hans Boeni Switzerland 9470 Books / es gating am Roguna 9 (72) inventor Harald Shumittsua Austria 6800 Feldkirch-Noferusu Stein tile Weserblick click 35 ah

Claims (14)

    【特許請求の範囲】 [The claims]
  1. 【請求項1】 施工対象の基盤の種類を調査・同定すると共に、施工機械の最適な予備調整に用いる少なくとも 1. A with investigating and identifying the type of foundation construction target, at least used for optimum preconditioning construction machine
    1個の動作パラメータを設定する方法であって、施工工程の前又は開始時に、施工機械の工具に発生し又は誘起された衝撃波を検出し、その検出された衝撃波信号から基盤に固有の少なくとも1つの特性値(M1〜M4)を抽出し、該特性値を所定のアルゴリズムに基づいて評価することにより基盤を分類することを特徴とする、基盤の調査・同定方法。 A method for setting one operating parameter of the construction before or at the start of the process, detecting the generated construction machine tool or induced shock wave, at least one unique foundation from the detected shockwave signal One of the characteristic value extracting (M1 to M4), characterized by classifying the foundation by evaluating on the basis of the characteristic value to a predetermined algorithm, investigation and identification methods based.
  2. 【請求項2】 請求項1記載の方法において、基盤の分類に際し、施工機械に作用する少なくとも一つの外力(p)を加味することを特徴とする、基盤の調査・同定方法。 2. A method according to claim 1, wherein, when the classification of the base, at least to adding one external force (p) and wherein the survey and identification methods based acting on construction machines.
  3. 【請求項3】 請求項1又は2に記載の方法において、 3. A method according to claim 1 or 2,
    前記衝撃波を、磁気弾性効果、歪みゲージ原理又は表面波測定原理に基くセンサ(1)で検出することを特徴とする、基盤の調査・同定方法。 The shock waves, the magnetoelastic effect, and detecting by the sensor (1) based on the strain gauge principle or surface wave measurement principle, investigation and identification methods based.
  4. 【請求項4】 請求項1又は2に記載の方法において、 4. A method according to claim 1 or 2,
    前記衝撃波を、これに起因する空気波のマイクロフォン測定により検出することを特徴とする、基盤の調査・同定方法。 The shock wave, and detects the microphone measurements of the air waves caused by it, research and identification methods based.
  5. 【請求項5】 請求項3記載の方法において、施工機械(3)の工具軸における衝撃波の縦成分を、磁気弾性効果に基くセンサ(1)で検出することを特徴とする、基盤の調査・同定方法。 5. A method according to claim 3, wherein the vertical component of the shock wave in a tool axis of construction machinery (3), and detecting by the sensor (1) based on the magnetoelastic effect, the underlying research and identification method.
  6. 【請求項6】 請求項1〜5の何れか一項に記載の方法であって、ハンマドリル装置の動作パラメータを調整し、それぞれに使用したドリル(2)で誘起された衝撃波を検出すると共に衝撃波信号をアルゴリズムによって解析し、動作パラメータ衝撃周波数、単位衝撃エネルギ及び/又は回転速度の少なくとも一つをオンライン制御するために、衝撃波に基づきドリルに固有の特性と、基盤に固有の特性を求めることを特徴とする、基盤の調査・同定方法。 6. A method according to any one of claims 1 to 5, the shock wave with adjusting the operating parameters of the hammer drill apparatus to detect the induced shock wave in the drill (2) used in each analyzing the signals by the algorithm, operating parameters impact frequency, at least one unit impact energy and / or rotational speed in order to line control, the specific characteristics to the drill on the basis of the shock wave, to seek unique properties in base and wherein, investigation and identification method of the foundation.
  7. 【請求項7】 請求項6記載の方法において、基盤を同定するための少なくとも一つの固有の特性(M1〜M 7. The method of claim 6, wherein at least one of the specific characteristics to identify the foundation (M1 to M
    4)を所定のアルゴリズムを用いて抽出するものとし、 4) I shall extract using a predetermined algorithm,
    該アルゴリズムは、ハンマドリル装置の各衝撃値に対応してキー値にディジタル化された多数の衝撃波信号(E The algorithm, a number of shock wave signals (E, which is digitized to key values ​​corresponding to each impact value of the hammer drill device
    i)を、衝撃開始に係る互いに同期化されたウィンドウ内で解析すること、及び、ハンマドリル装置の各衝撃値の算出された特性値から平均値を計算することによって固有の特性値(M1〜M4)を決定することを特徴とする、基盤の調査・同定方法。 The i), by analyzing in mutually synchronized windows according to impact initiation, and a unique characteristic values ​​by calculating the average value from the calculated characteristic value of each impact value of the hammer drill device (M1 to M4 ) and determining the survey and identification methods based.
  8. 【請求項8】 請求項6記載の方法において、平均値計算は、ハンマドリル装置の各衝撃値について算出された特性値に基づいて行う(ME=Mean(M(Ei)) 8. The method of claim 6, wherein the average value calculation is performed based on the characteristic value calculated for each impact value of the hammer drill device (ME = Mean (M (Ei))
    ことを特徴とする、基盤の調査・同定方法。 Characterized in that, investigation and identification method of the foundation.
  9. 【請求項9】 請求項6記載の方法において、特性値の決定は、ハンマドリル装置の各衝撃値の時間領域で決定された平均値に基づいて行う(ME=Mean(M(E 9. The method of claim 6, wherein, the determination of the characteristic values ​​is carried out based on the average values ​​determined in the time domain of each impact value of the hammer drill device (ME = Mean (M (E
    i))ことを特徴とする、基盤の調査・同定方法。 i)), characterized in that, investigation and identification method of the foundation.
  10. 【請求項10】 請求項7記載の方法において、アルゴリズムによる基盤の同定の前に、工具を同定すると共に、ハンマドリル装置の動作パラメータを適切に予備調整し、測定の間に検出された単位衝撃スペクトルの衝撃波信号における特定個数のキー値の平均スペクトルを算出すると共に、そこから先行領域における局部最大値のような多くの固有振動数を決定し、動作パラメータの予備調整に必要な工具パラメータを決定する少なくとも2 10. The method of claim 7 The method described, prior to the identification of the base by the algorithm, as well as identifying the tool, properly preconditioning the operating parameters of the hammer drill apparatus, the detected unit impact spectrum during the measurement It calculates the average spectrum of the key values ​​of the specific number of the shock wave signals, to determine the number of natural frequencies, such as a local maximum in the preceding region therefrom, to determine the tool parameters required for preconditioning the operating parameters at least two
    個の固有振動数を、ファジー制御アルゴリズムにより使用することを特徴とする、基盤の調査・同定方法。 Pieces of the natural frequency, characterized by the use by the fuzzy control algorithm, investigation and identification methods based.
  11. 【請求項11】 請求項9記載の方法において、スゲノ型のファジー制御アルゴリズムを使用することを特徴とする方法。 11. The method of claim 9, wherein the use of fuzzy control algorithms Sugeno type.
  12. 【請求項12】 請求項7〜9の何れか一項に記載の方法において、下記第1〜第4の固有の特性(M1〜M 12. The method according to any one of claims 7 to 9, the following first to fourth specific properties (M1 to M
    4)中の少なくとも一つの特性を加味しつつ、アルゴリズム解析により基盤を同定するものとし、 第1の特性(M1)では、考慮されたウィンドウを介した単位衝撃−衝撃波信号のエネルギ規準化スペクトル(Fen)における、請求項8記載の平均値計算方式に従って時間領域で算出された平均振幅を内包すること、 第2の特性(M2)では、工具に固有の周波数領域を考慮しつつ、決定した僅かなディジタル値をウィンドウ内で考慮する短時間信号の自己回帰モデルを用いて、スペクトル評価から最大振幅(FAR(fm))及びそれに付随する周波数値(fm)を示すか、あるいは周波数領域に亙って所定の減衰又は最大振幅(FAR)と、付随する周波数値(fm)とによる線形結合機能(CO(fm. 4) while taking into account at least one characteristic in, shall identify the foundation by algorithm analysis, the first characteristic (M1), a unit impact through were considered window - the shockwave signal energy normalized spectrum ( in Fen), that containing the average amplitude calculated by the time domain according to an average value calculation method according to claim 8, in the second characteristic (M2), taking into account the specific frequency domain to the tool, just determined a digital value by using the autoregressive model of the short signal considered in the window, over the spectral evaluation or indicating the maximum amplitude (FAR (fm)) and the frequency value associated therewith (fm), or the frequency domain linear combination function by a predetermined attenuation or maximum amplitude (FAR), associated frequency value (fm) Te (CO (fm.
    FAR(fm))を示すこと、 第3の特性(M3)では、工具パラメータによって決定される周波数間隔(△f)内のフィルタ極の最小減衰値を示し、正の周波数値に係る所定のモデルパラメータを用いる単位衝撃−衝撃波信号の自己回帰モデルに特定し、 FAR (fm)) to indicate, in the third characteristic (M3), the minimum attenuation value of the filter pole in the frequency interval determined by the tool parameters (△ f), of predetermined according to the positive frequency value model unit impact using parameters - identify the autoregressive model of the shockwave signal,
    フィルタ係数から極を算出すること、 第4の特性(M4)では、探査間隔内の時間領域における衝撃波信号の同一プラス・マイナス符号を有する二つの最大値の差異を示すこと、並びに、 上記第1〜第4の固有の特性(M1〜M4)中の少なくとも一つの特性は、基盤材料の特定に係る判断に際し、 Calculating the poles from the filter coefficients, the fourth characteristic (M4), to show the difference of the two maximum value having the same positive and negative sign of the shock wave signal in the time domain in search interval, and, the first at least one characteristic in to fourth specific characteristics (M1 to M4), upon determination of the specific base material,
    それぞれに対応する加重ウェートを伴うファジー推論システムにより評価することを特徴とする方法。 Wherein the evaluating by fuzzy inference system with weights weights corresponding to each.
  13. 【請求項13】 請求項9記載の方法において、特性をファジー推論システムで評価する前に、押圧力(p)及び/又は工具(2)に依存する要因について特性を補正することを特徴とする方法。 13. The method of claim 9, wherein, before evaluating the characteristics fuzzy inference system, and correcting the characteristics of the factors which depend on the pressing force (p) and / or the tool (2) Method.
  14. 【請求項14】 基盤用の施工機械(3)に付設されて当該基盤を調査・同定するための装置であって、施工機械の工具(2)内に生じる衝撃波を検出するセンサ(1)と、電子的なプロセッサユニットとを具え、該センサで検知した衝撃波信号を、請求項1〜13の何れか一項に記載した方法に従って評価することを特徴とする、基盤の調査・同定装置。 14. An apparatus for investigating and identifying the base is attached to the construction machine (3) for base, a sensor for detecting a shock wave generated in the construction machine of the tool (2) (1) , comprising an electronic processor unit, the shock wave signal detected by the sensor, and evaluating according to the method described in any one of claims 1 to 13, investigation and identification device foundation.
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